結合機器學習（ML）和營運（Ops），實現模型的快速部署、穩定性和可管理性。
通過自動化、監控和模型治理，MLOps 可以幫助企業更有效地管理其機器學習工作流程，從而加速創新並提高價值。
MLOps 的主要目標是縮短機器學習模型的上線時間，使其更快地進入生產環境。透過 MLOps，團隊可以更迅速地迭代和改進模型，同時確保模型的穩定性和性能。
MLOps 的核心原則之一是自動化。確保在模型更新時的一致性，並最小化停機時間。MLOps 也強調監控和追蹤模型的重要性。通過監控模型的性能和行為，團隊可以及時發現問題並進行調整，確保模型在生產環境中的效能。
另一個重要的概念是模型治理。模型治理涉及管理模型的整個生命周期，包括版本控制、文檔化、合規性和安全性。這確保了模型的透明度和可追蹤性，同時符合法規和安全要求。
要實現 MLOps，需整合各種工具和技術，包括版本控制系統（如 Git）、持續集成/持續部署平台、自動化測試框架、監控工具和模型治理平台。